2025年に向けたさまざまなニーズに対応するモジュラーAI代替品トップ6

Modular AIについては多くの話題が飛び交っており、それも当然のことです。彼らは、NVIDIAのCUDAエコシステムに対抗するため、AIソフトウェアスタック全体を再構築するという巨大な挑戦に取り組んでいます。AI開発の深層部で働く者にとって、これは非常に印象的なエンジニアリングの偉業です。

しかし、現実的に言えば、「最高」のAIプラットフォームというのは、ある種の神話に過ぎません。すべては、あなたが実際に何をしようとしているかにかかっています。次世代の基盤モデルをゼロから構築しようとしているシステムプログラマーでしょうか？それとも、今まさに目の前にあるビジネス課題を解決するためにAIを使おうとしているのでしょうか？

私がこのリストを作成した理由は、まさにそこにあります。これから、2025年におけるModular AIの主要な代替ツールや、その他の強力なAIプラットフォームを一つずつ見ていきます。開発者に完全なコントロールを与える生のインフラから、ほんの数分で真のビジネス価値を提供できる即戦力のソリューションまで、それぞれが異なる目的のために設計されています。

Modular AIとは？

代替ツールに飛びつく前に、Modular AIが実際に何であるかについて、簡単に認識を合わせておきましょう。一言で言えば、Modularは特定のハードウェアに縛られない、AI開発のための新しい基盤を構築しています。

いくつかの主要な要素があります：

• Mojo： Pythonの簡単な構文と、C++やRustのようなハードコアな言語のパフォーマンスを両立させることを目指した新しいプログラミング言語です。

• MAXプラットフォーム： トレーニング済みのモデルを驚くほど高速かつ効率的に実行（推論）するために設計された、統合AIエンジンです。

• 目標： Modularの大きな野望は、AIの世界を特定の一社、すなわちNVIDIAのハードウェアとソフトウェアへのロックインから解放することです。その考えは、一度コードを書けば、NVIDIA、AMD、あるいは他のどのメーカーのGPUやAIチップ上でも最高のパフォーマンスで実行できるようにすることです。

これはAI研究者、システムプログラマー、そしてAIシステムの核心部分に触れる必要があるMLOpsエンジニアを対象とした巨大なプロジェクトです。

これらの代替ツールをどのように選んだか

ModularはAIスタックの非常に深く、基礎的なレベルで動作するため、他のプラットフォームと比較するのは簡単ではありません。そこで、直接的なコピーを探すのではなく、各プラットフォームが何を達成するのに役立つかに基づいて評価しました。

それぞれについて考慮した点は以下の通りです：

• 主な用途： それは本当にどんな問題を解決するために作られたのか？モデルのトレーニング用か、実行用か、機械学習プロセス全体（MLOps）の管理用か、それともビジネス機能の自動化用か？

• 対象者： 誰のためのものか？AI研究者、データサイエンティスト、DevOpsエンジニア、あるいはコードの書き方を知らないビジネスチームか？

• 導入の容易さ： 導入を開始し、費やした時間に見合う実際のリターンを得るまでに、どれくらいの労力がかかるか？

• 主な差別化要因： その「秘伝のタレ」は何か？どんなハードウェアでも動作することか、ノーコードビルダーか、それとも単にセットアップが驚くほど簡単であることか？

最適な代替ツールのクイック比較

詳細に入る前に、これらのツールが互いにどう違うのかを一覧できる早見表を以下に示します。

開発者とビジネス向け、Modular AIの代替ツール トップ6

このリストは、一行のコードも書かずにビジネス課題に取り組めるツールから、開発者に望みうるすべてのコントロールを与える純粋なインフラまで、幅広い分野をカバーしています。

1. eesel AI

ModularがAIエンジンの構築に注力しているのに対し、eesel AIは非常に具体的で価値の高い問題、すなわちカスタマーサービスの自動化と社内サポートを解決する準備が整った完成品を提供します。低レベルのコードを書くことを求める代わりに、eesel AIはZendeskやFreshdeskのような既存のヘルプデスクや、ConfluenceやGoogle Docsのようなナレッジベース、さらには過去のチケットに直接接続し、すぐにサポートの自動化を開始します。

• 長所：

  • 数ヶ月ではなく数分で本番稼働： 本当にセルフサービスです。ヘルプデスクを接続し、AIをトレーニングし、営業担当者と話すことなくエージェントを展開できます。
  • 既存の環境にフィット： すでに使用しているツールと統合されるため、現在のワークフローを大幅に見直す必要はありません。
  • 実際のデータでトレーニング： 過去の何千ものサポートチャットやチケットから学習し、ブランドの声色に自動的に合わせ、初日から問題を正確に解決します。
  • コントロールはあなたの手に： プロンプトエディタとカスタムアクションにより、AIが何をすべきか、何をすべきでないかの明確なルールを設定でき、ブランドイメージを保ち、難しい問題を人間に引き継ぐタイミングを把握できます。

• 短所：

  • 独自のAIモデルをゼロから構築するためのツールではありません。
  • カスタマーサービス、ITSM、社内ヘルプデスクのユースケースに特化しています。

• 価格： eesel AIは透明性の高い階層型プランを採用しており、チケット解決ごとの課金ではないため、忙しい月でも請求額が急に跳ね上がることはありません。

  • チームプラン： 月額239ドル（年間請求）で、最大1,000回のAIインタラクションが可能。
  • ビジネスプラン： 月額639ドル（年間請求）で、最大3,000回のAIインタラクションに加え、過去のチケットでのトレーニングやAIアクションなどの高度な機能が利用可能。
  • カスタムプラン： 無制限のインタラクションやその他のエンタープライズニーズに対応。

• なぜこのリストに入っているのか： これは、大規模なエンジニアリングの手間をかけずに生成AIのメリットを享受したいチーム向けです。目標がチケット量を削減したり、サポートエージェントの作業効率を向上させたりすることであれば、eesel AIは低レベルのプラットフォームでカスタムソリューションを構築するよりもはるかに速く、直接的な方法です。

2. Google Vertex AI

Vertex AIは、機械学習のライフサイクル全体をカバーするGoogleの巨大な統合プラットフォームです。データ準備やモデル構築から、トレーニング、デプロイ、モニタリングまで、あらゆるツールを提供します。ある意味で、Modularの完全なスタックというビジョンと競合しますが、ユーザーをGoogle Cloudの世界にしっかりと留めます。

• 長所：

  • MLワークフローのあらゆる段階をカバーする膨大なツールスイート。
  • BigQueryやCloud Storageなど、他のGoogle Cloudサービスとの連携がスムーズ。
  • 非常に大規模なモデルのトレーニングとサービングのためのスケーラブルなインフラを提供。

• 短所：

  • ほぼGoogle Cloudエコシステムにロックインされます。
  • 機能が非常に多いため、特に小規模なチームにとっては圧倒される可能性があります。
  • 価格設定が非常に複雑で、予測が非常に難しいことで知られています。

• 価格： Vertex AIは従量課金制モデルを採用しており、数十種類の異なるサービスの使用量に対して請求されます。たとえば、あるモデルでテキストを生成する場合、1,000文字あたりセントの数分の一のコストがかかり、特定の マシンでカスタムモデルをトレーニングする場合は1時間あたり約0.22ドル、さらに使用するGPUの追加料金がかかります。この詳細レベルでは、コストを予測するのは非常に困難です。

• なぜこのリストに入っているのか： すでにGoogle Cloudを深く利用しているチームにとって、完全に管理されたMLOpsプラットフォームが必要な場合、これは最も成熟し、完全なModular AIの代替ツールの一つです。

3. RunPod

RunPodは、主要なクラウドプロバイダーのような高額な費用なしに、オンデマンドのGPUインスタンスへのアクセスを提供するクラウドプラットフォームです。予算内でAIワークロードを展開し、スケーリングする必要がある開発者向けです。Modularのようなプラットフォームがその上に構築される、生のインフラストラクチャ層の代替と考えることができます。

• 長所：

  • AWS、GCP、AzureよりもGPUパワーがはるかに安い。
  • RTX 4090のようなコンシューマー向けカードから、H100のようなデータセンターの巨大なGPUまで、NVIDIA GPUの豊富な選択肢。
  • 推論用のサーバーレスオプションがあり、バースト的に発生するワークロードのデプロイを簡素化します。

• 短所：

  • オールインワンプラットフォームというよりは、インフラプロバイダーです。
  • すべてを自分で管理するには、確かなDevOpsとMLOpsのスキルが必要です。

• 価格： RunPodの価格は、選択したGPUに基づいて時間単位で請求され、料金は非常に魅力的です。たとえば、NVIDIA RTX A6000をわずか0.79ドル/時間でレンタルできます。サーバーレスオプションは秒単位で課金され、A100 GPUの場合は0.00076ドル/秒のような料金です。

• なぜこのリストに入っているのか： トレーニングやモデルの実行のために生の、手頃な価格のGPUパワーを必要とし、ソフトウェアスタックを自分で管理することを厭わない開発者やスタートアップにとって、素晴らしい選択肢です。

4. Together AI

Together AIは、オープンソースの生成AIモデルを実行、ファインチューニング、トレーニングするために特別に作られた超高速クラウドプラットフォームを提供します。モデルを自分でホストしようとするよりも、しばしば高速で安価な、シンプルな推論用APIを提供します。

• 長所：

  • Llama 3.1やMixtralのようなトップクラスのオープンソースモデルに高度に最適化されています。
  • OpenAIの標準と互換性のある、シンプルで開発者に優しいAPI。
  • 他のプロバイダーと比較して、しばしば優れたパフォーマンスと低い推論コストを実現します。

• 短所：

  • 主に既存モデルの提供に焦点を当てており、新しいモデルアーキテクチャをゼロから構築することには向いていません。
  • RunPodのようなプラットフォームと比較して、ハードウェアに対する直接的な制御は少なくなります。

• 価格： Together AIはトークンごとの支払いモデルを使用しています。たとえば、Llama 3.1 70B Instruct Turboを実行すると、100万トークンあたり0.88ドルかかります。ファインチューニングもトークンごとに価格設定されており、予測可能性が保たれています。

• なぜこのリストに入っているのか： シンプルで高性能なAPIを通じて最高のオープンソースモデルを活用し、インフラの頭痛の種を避けたい開発者にとって、優れた選択肢です。

5. OctoAI

OctoAIは、最近NVIDIAに買収されましたが、生成AIモデルの実行、チューニング、スケーリングのための高性能サービスを提供していました。人気のオープンソース機械学習コンパイラであるApache TVMのオリジナルの作成者によって構築されたため、その背後にあるエンジニアリングは一流でした。

• 長所：

  • 大規模で高速、大量の推論に対応できるように設計されていました。
  • エンタープライズレベルのパフォーマンスと信頼性に重点を置いていました。
  • 幅広い人気の生成AIモデルをサポートしていました。

• 短所：

  • NVIDIAによる買収により、マルチベンダープラットフォームとしての将来に疑問符がつきます。その技術は現在、NVIDIA自身のソフトウェアに統合されつつあります。
  • モデルの開発やトレーニング面には常にあまり焦点を当てていませんでした。

• 価格： 買収前、OctoAIはトークンごとまたは秒ごとの価格モデルを採用していました。現在、その技術と価格設定は、公にはリストされていないNVIDIAの広範なエンタープライズパッケージに組み込まれる可能性が高いです。

• なぜこのリストに入っているのか： AI推論のパズルを解決するという点で成功したアプローチを代表しており、もはや独立した企業ではありませんが、ModularのMAXエンジンに対する概念的な競合相手として依然として relevancy があります。

6. NVIDIA Triton Inference Server

NVIDIA Tritonは、チームがトレーニング済みのAIモデルをほぼすべてのフレームワーク（TensorFlow, PyTorch, TensorRTなど）から、任意のGPUまたはCPUベースのセットアップにデプロイできるようにするオープンソースの推論サーバーです。

• 長所：

  • 完全にオープンソースで無料で使用できます。
  • 複数のモデルを同時に実行することをサポートしており、ハードウェアを最大限に活用できます。
  • 非常に柔軟で、ほぼすべての主要なMLフレームワークで動作します。

• 短所：

  • 適切にセットアップ、設定、管理するには、かなりの技術スキルが必要です。
  • CPU上でも実行できますが、驚くことではありませんが、NVIDIAのハードウェアに強く最適化されています。

• 価格： ソフトウェア自体は無料です。しかし、エンタープライズレベルのサポート、セキュリティ、管理ツールが必要な場合は、有料のNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートが必要になり、そのためには営業チームに問い合わせる必要があります。

• なぜこのリストに入っているのか： 完全なコントロールを求め、独自のインフラを管理することに慣れているチームにとって、TritonはModularのスタックのサービング部分に対する強力で直接的な代替手段です。

最適なAIプラットフォームの選び方

選択肢の多さに少し戸惑っていますか？それはごく普通のことです。もっとシンプルに分類する方法を以下に示します。

• 最終目標から始めましょう。 あなたが実際に達成しようとしていることは何ですか？新しいAIアーキテクチャに関する深い研究開発を行っているなら、ModularのようなプラットフォームやRunPodからの生のインフラが最善の策です。しかし、今日のビジネス問題を解決しようとしているなら、eesel AIのようなソリューションがほぼ即座に価値を提供します。それは基盤となる複雑さをすべて隠し、チケット量を削減する方法のような結果に集中できるようにします。

• チームのスキルを見てみましょう。 インフラ管理を生きがいとするMLOpsエンジニアのチームがいますか？もしそうでなければ、Vertex AIのようなフルマネージドプラットフォームや、eesel AIのようなアプリケーションに特化したツールが、多くのトラブルを未然に防いでくれるでしょう。

• ベンダーロックインについて考えましょう。 Modularの存在意義は、ベンダーロックインから脱却することです。それがあなたにとって重要なら、単一ベンダーのエコシステムには注意が必要です。逆に、すでに特定のクラウドプロバイダーに全面的にコミットしているなら、そのネイティブソリューションが最も簡単な道かもしれません。

• ユーザーエクスペリエンスを見落とさないでください。 チームが使用しなければならないAIツールにとって、セットアッププロセスは非常に重要です。eesel AIのようなプラットフォームは、**徹底的にセルフサービス**であるように作られています。つまり、サインアップし、ツールを接続し、営業の電話や必須のデモを経ずに動作を確認できます。これは他のエンタープライズAIプラットフォームでは大きなボトルネックになり得ます。

エンジンを組み立てることから、車を運転することへ

AIの世界は広大であり、「Modular AIの代替ツール」は人によって非常に異なる意味を持つことがあります。あなたにとって最適なプラットフォームは、AIスタックのどの部分に時間を費やしたいかによって決まります。

Modularは、AIの「エンジン」を構築する優秀な人々のためのものであり、それは強力ですが非常に困難な仕事です。Vertex AIのようなプラットフォームはMLOpsツールのガレージ一式を提供し、RunPodのようなインフラプロバイダーは単に生の馬力を販売します。

しかし、ほとんどのビジネスにとって、目標はエンジンを組み立てることではなく、A地点からB地点へ移動することです。そこにeesel AIのようなソリューションが適合します。それは、自動化されたチケット解決や顧客満足度の向上といった、実際の結果を得るための最速かつ最も直接的な道を提供します。

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